- •Введение в предмет и метод статистики
- •Группировка статистических данных
- •Распределение промышленной продукции, произведенной в различных формах хозяйствования за отчетный период.
- •Комбинированные группировки
- •Техника проведения группировки.
- •Приемы вторичной группировки.
- •Статистические таблицы.
- •Продажа некоторых продуктов питания продовольственными магазинами города.
- •Процент женщин в общей численности рабочих и служащих.
- •Статистические графики.
- •Классификация статистических графиков.
- •Гистограммы.
- •Средние величины.
- •Средняя арифметическая
- •Средняя гармоническая.
- •Медиана
- •Показатели вариации.
- •Абсолютные и средние показатели вариации и способы их расчета.
- •Расчет дисперсии и среднего квадратического отклонения по индивидуальным данным и в рядах распределения.
- •Расчет дисперсии по формуле по индивидуальным данным и в рядах распределения.
- •Показатели относительного рассеивания.
- •Ряды Динамики. Установление вида ряда динамики.
- •Приведение рядов динамики в сопоставимый вид.
- •Определение среднего уровня ряда динамики.
- •Показатели изменения уровней ряда динамики.
- •1. Определяем цепные и базисные темпы роста (к).
- •Определение в рядах динамики общей тенденции развития.
- •Определение в рядах внутригодовой динамики.
- •Индексный метод. Статистические индексы.
- •Индивидуальные и общие индексы.
- •Агрегатные индексы.
- •Индексы с постоянными и переменными весами.
- •Средние индексы.
- •Расчеты недостающих индексов с помощью индексных систем.
- •Выборочное наблюдение.
- •Малая выборка.
- •Способы распространения характеристик выборки на генеральную совокупность.
- •Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
- •Изучение статистической связи.
- •Рекомендованная литература по курсу
Показатели вариации.
Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака.
Она возникает в результате того, что его индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов, которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.
Средняя величина — это абстрактная, обобщающая характеристика признака изучаемой совокупности, но она не показывает строения совокупности, которое весьма существенно для ее познания. Средняя величина не дает представления о том, как отдельные значения изучаемого признака группируются вокруг средней, сосредоточены ли они вблизи или значительно отклоняются от нее. В некоторых случаях отдельные значения признака близко примыкают к средней арифметической и мало от нее отличаются. В таких случаях средняя хорошо представляет всю совокупность.
В других, наоборот, отдельные значения совокупности далеко отстают от средней, и средняя плохо представляет всю совокупность.
Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации.
Термин "вариация" произошел от латинского variatio –“изменение, колеблемость, различие”. Однако не всякие различия принято называть вариацией. Под вариацией в статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов. Различают вариацию признака: случайную и систематическую.
Анализ систематической вариации позволяет оценить степень зависимости изменений в изучаемом признаке от определяющих ее факторов. Например, изучая силу и характер вариации в выделяемой совокупности, можно оценить, насколько однородной является данная совокупность в количественном, а иногда и качественном отношении, а следовательно, насколько характерной является исчисленная средняя величина. Степень близости данных отдельных единиц хi к средней измеряется рядом абсолютных, средних и относительных показателей.
Абсолютные и средние показатели вариации и способы их расчета.
Для характеристики совокупностей и исчисленных величин важно знать, какая вариация изучаемого признака скрывается за средним.
Для характеристики колеблемости признака используется ряд показателей. Наиболее простой из них - размах вариации.
Размах вариации - это разность между наибольшим () и наименьшим () значениями вариантов.
Пример 1.
Таблица 6.1
Группы предприятий по объему товарооборота, млн.руб. |
Число предприятий |
90 — 100 |
28 |
100 — 110 |
48 |
110 — 120 |
20 |
120 — 130 |
4 |
ИТОГО |
100 |
Определяем показатель размаха вариации:
R = 130 - 90 = 40 млн. руб.
Этот показатель улавливает только крайние отклонения и не отражает отклонений всех вариант в ряду.
Чтобы дать обобщающую характеристику распределению отклонений, исчисляют среднее линейное отклонение d, которое учитывает различие всех единиц изучаемой совокупности.
Среднее линейное отклонение определяется как средняя арифметическая из отклонений индивидуальных значений от средней, без учета знака этих отклонений:
.
Порядок расчета среднего линейного отклонения следующий:
1) по значениям признака исчисляется средняя арифметическая:
;
2) определяются отклонения каждой варианты от средней;
3) рассчитывается сумма абсолютных величин отклонений: ;
4) сумма абсолютных величин отклонений делится на число значений:
.
Пример 2.
Таблица 6.2
Табельный номер рабочего |
|
|
// |
1 |
2 |
- 8 |
8 |
2 |
3 |
- 7 |
7 |
3 |
12 |
2 |
2 |
4 |
15 |
5 |
5 |
5 |
18 |
8 |
8 |
Итого |
50 |
0 |
30 |
d==
Если данные наблюдения представлены в виде дискретного ряда распределения с частотами, среднее линейное отклонение исчисляется по формуле средней арифметической взвешенной:
Порядок расчета среднего линейного отклонения взвешенного следующий:
1) вычисляется средняя арифметическая взвешенная:
;
2) определяются абсолютные отклонения вариант от средней //;
3) полученные отклонения умножаются на частоты ;
4) находится сумма взвешенных отклонений без учета знака:
;
5) сумма взвешенных отклонений делится на сумму частот:
.